Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) - это, по сути, воспроизведение человеческих знаний. Скорее всего, он будет механизирован для понимания и воспроизведения поведения людей. Искусственный интеллект описывается как подход, который может применяться практически к любой системе, которая содержит качества, идентичные тем, которые обнаруживаются в человеческом мозге, такие как мышление и межличностные способности.
Чтобы понять, как развитие искусственного интеллекта влияет на корпоративный сектор, необходимо сначала определить идею. Терминология «искусственный интеллект» подразумевает, что все типы технологических систем связаны с деятельностью человека. Среди прочего, он включает в себя обучение, мышление и межличностные отношения. «Искусственный интеллект» относится к конкретным приложениям так же, как Honda Accord 2013 года относится к «транспортному средству», что технически правильно, но не дает никаких подробностей. Тип услуг по разработке ИИ , популярных в корпоративном мире, будет определен путем проведения глубоких исследований.
Взгляд на машинное обучение
Машинное обучение в настоящее время является одним из наиболее распространенных видов искусственного интеллекта при расширении бизнеса. Машинное обучение сейчас в первую очередь используется для эффективного управления данными. Эти виды искусственного интеллекта - это технологии, которые, кажется, всегда «растут» со временем, повышая свою производительность, предоставляя больше информации и обработки для улучшения системы машинного обучения. Машинное обучение может преобразовывать огромные объемы данных в удобный для пользователей формат, постоянно собираемый взаимосвязанными устройствами и Интернетом вещей.
Например, система искусственного интеллекта, несомненно, подключит оборудование к сети, если человек управляет перерабатывающим заводом. Подключенные устройства доставляют согласованный поток данных в центральную точку, касающуюся производительности и производства компании, занимающейся разработкой мобильных приложений с ИИ. К сожалению, человек может когда-либо пройти через слишком много информации. Даже если бы они это сделали, большинство связей, несомненно, пропало бы. Машинное обучение может эффективно анализировать информацию, распознавать тенденции и отклонения. Предположим, что машина претерпевает глубокие преобразования на производственном предприятии. В этом случае он может быть записан с помощью методов машинного обучения и уведомить лицо, принимающее решение, что пора отправить прогнозирующую строительную бригаду.
Но машинное обучение кажется очень разнообразным. Развитие искусственных нейронных сетей и взаимосвязанных узлов искусственного интеллекта способствовало так называемому «глубокому обучению».
Взгляд на глубокое обучение
Глубокое обучение - это гораздо более аутентичная версия машинного обучения, основанная на нейронных сетях для комплексного интеллекта. Глубокое обучение необходимо для гораздо более сложных действий, таких как обнаружение мошенничества. Люди могут добиться этого, постоянно исследуя широкий спектр параметров. Например, для беспилотных автомобилей необходимо оценить, проанализировать и принять соответствующие меры. Методы глубокого обучения позволяют беспилотным автомобилям интегрировать информацию, собранную их детекторами. К ним относятся расстояние от других объектов, скорость, с которой они движутся, и прогнозы на 5-10 секунд. Вся эта информация анализируется бок о бок, чтобы помочь водителю определить, следует ли ему менять полосу движения.
Глубокое обучение довольно эффективно в бизнесе, и, возможно, в ближайшее время оно будет реализовано более последовательно. Старые алгоритмы обучения, как правило, срабатывают после сбора определенного количества данных. Напротив, модели глубокого обучения продолжают улучшать свою производительность по мере получения новой информации. Это делает модели более глубокого обучения гораздо более адаптируемыми, точными и даже более надежными, можно сказать.
Интеллектуальная функция нынешних дизайнов относительно ограничена и использует лишь ограниченный вид интеллекта. Например, человеческий разум изобрел способы мышления сверх меры и логические объяснения различных жизненных ситуаций. То, что в противном случае было бы системой AI, могло бы оцифровать легкую и сложную задачу, а не человеческий интеллект. Это приводит к двум модельным классам: структуралистам и функционалистам. Структурные модели стремятся имитировать основные виды интеллектуальной деятельности, такие как логика и рассуждения. Функциональная модель относится к информации, соотнесенной с ее определенной копией.
Основная задача искусственного интеллекта - разработка новых технологий, которые позволят компьютерам и другим машинам принимать разумные решения в своей повседневной работе.
Будущее уже наступило: влияние глобально
Вряд ли какой-либо существенный современный сектор ИИ остается незатронутым, и «узкий ИИ» может служить примером. Эти ИИ работают с искренним использованием алгоритмов, обученных на основе данных, и, как правило, подпадают под группы глубокого обучения или машинного обучения. В последние годы это особенно верно в связи с распространением связанных устройств и все более быстрой компьютерной обработкой, а также значительным увеличением сбора и анализа данных благодаря надежному соединению IoT.
Когда этого недостаточно, ожидается, что компания по разработке продуктов SaaS выведет цифровые технологии из двухмерной, заточенной на экран формы, которая использовалась людьми. Вместо этого основным пользовательским интерфейсом становится физическое окружение человека.
Некоторые области находятся в начале вашего приключения с ИИ, в то время как другие - опытные путешественники. Оба имеют большое значение. Тем не менее, влияние искусственного интеллекта на нашу жизнь сейчас сложно игнорировать:
- Транспорт : на их разработку может уйти десятилетие или больше, но в один прекрасный день беспилотные автомобили возят нас повсюду.
- Изготовление : роботы, управляемые искусственным интеллектом, взаимодействуют с людьми для выполнения ограниченного круга действий, включая установку и штабелирование. Прогнозная аналитика обеспечивает бесперебойную работу оборудования.
- Здравоохранение : болезни быстрее и точнее выявляются в относительно новой области здравоохранения; исследование лекарств ускоряется и упрощается; виртуальные медработники наблюдают за пациентами, а обширный анализ данных помогает обеспечить пациентам более индивидуальный подход.
- Образование : ИИ используется для сканирования учебников. Виртуальные наставники на раннем этапе помогают наставникам-людям, а анализ лиц измеряет эмоции ученика, чтобы помочь определить, кто борется или скучает. Они адаптируют опыт к своим конкретным требованиям.
- СМИ : журналистика также использует ИИ и продолжает получать от него прибыль. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы сделать подробную финансовую информацию доступной для понимания. Associated Press использует навыки естественного языка Automated Insights для создания 3700 отчетов в год - почти в четыре раза больше, чем в прошлом году.
- Служба поддержки клиентов : Google также разрабатывает помощника с искусственным интеллектом, который может звонить по-человечески, например, в парикмахерскую по соседству, чтобы записаться на прием. Помимо слов, технология распознает контекст и тонкость.
Искусственный интеллект постоянно развивается в самых разных областях. Машины связаны между собой с использованием междисциплинарного подхода, который включает математику, информатику, лингвистику, психологию и другие дисциплины. Однако улучшения (и многие другие, включая этот урожай новых) - это только начало. Требуется гораздо больше - гораздо больше, чем кто-либо, включая самые известные прогнозы, может также постичь.
Более крупные компании даже тратят почти 20 миллиардов долларов на продукты и услуги искусственного интеллекта в год. Технологические гиганты, такие как Google, Apple, Microsoft и Amazon, ежегодно тратят триллионы долларов на разработку продуктов и услуг искусственного интеллекта. (Один только Массачусетский технологический институт сокращает инвестиции на 1 миллиард долларов в новый колледж, посвященный исключительно компьютерной индустрии). Депозитарий Соединенных Штатов ежегодно инвестирует миллионы и миллионы долларов в создание товаров и услуг искусственного интеллекта (Депозитарий США предлагает инвестировать 1 млрд долларов в новый колледж, полностью ориентированный на сектор технологий (ИИ). Некоторые из этих мобильных приложений ИИ Компании-разработчики успешно продвигаются вперед; другие являются лишь гипотетическими и могут остаться таковыми в будущем. Все они кажутся разрушительными, к лучшему или к худшему, поэтому нет никаких свидетельств замедления подхода.
10 вопросов, которые нужно задать перед внедрением искусственного интеллекта в бизнесе
AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) могут дать компаниям прорыв в их производственных процессах. В некоторых случаях конкурентное преимущество реализуется правильно и адекватно из-за страха остаться позади. Компании оказались под большим давлением из-за цифровой трансформации и ее различных достижений. Это привело к тому, что руководители стали более охотно использовать новые технологии в своих организациях.
Прочтите блог - Программное обеспечение как услуга (SaaS), способствующее росту компаний по управлению арендой
Однако, даже если основные препятствия преодолены, в большинстве ситуаций они продолжают существовать. У небольшого числа компаний есть только ключевые компоненты, которые позволяют ИИ создавать ценность в масштабе, - зная, где может жить искусственный интеллект, и иметь базовые и определенные процессы для получения услуг разработки SaaS. Искусственный интеллект должен служить отправной точкой для всех, кто хочет полностью погрузиться в эту трансформацию. Таким образом, перед внедрением стратегии искусственного интеллекта и машинного обучения компании должны задать себе следующие вопросы:
- Какую проблему с ИИ вы хотите решить?
Главное в этой ситуации - сначала определить проблему. Чего хочет фирма? Может ли ее решить модель машинного обучения? Известно ли точно, для каких людей будут использоваться системы искусственного интеллекта?
С одной стороны, становится важным выяснить, какие виды задач неэффективны или интенсивны с точки зрения человеческого капитала. И, с другой стороны, для определения того, как системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут решить эту проблему.
- Какова цель компании сделать ИИ шансом?
Как фирма планирует и реализует решение проблемы? На этом этапе крайне важно знать, как переработать описание проблемы в задаче автоматического обучения и как ее выполнить. Это устраняет любую медлительность или потерю ценности в процессе преобразования.
- Требуется ли организации постоянное или временное решение?
Услуги по разработке ИИ должны стать частью основной деятельности компании.
Это должно быть дополнено изменением отношения управленческой команды. Цифровая трансформация компании является основой подавляющего большинства историй успеха на всех уровнях.
Он будет выбран для покупки модели ИИ для определенной меры или повседневной деятельности фирмы, персонализированного продукта, стандартизированного решения или временной услуги.
- Есть ли у фирмы информация, необходимая для поддержки модели ИИ?
Качество модели ИИ напрямую зависит от качества и объема данных, которые может предложить фирма. Использование ИИ означает разработку точной и актуальной модели данных, чтобы системы ИИ научились работать независимо. Следовательно, важно иметь качественные исторические данные.
Есть ли у компании отличные и надежные источники данных, которые может использовать ИИ? Исчерпывающая структура целей и KPI (ключевых показателей эффективности), а также хорошая стратегия обработки данных необходимы для того, чтобы сделать ее максимально полезной для решения этих проблем.
- Эта информация оцифрована?
Хранятся ли у меня данные цифровой системы? Оцифрованные, централизованные, организованные и интегрированные с различными цифровыми инструментами (например, службы разработки специального программного обеспечения , ERP, SCADAS и т. Д.) Или базами данных, файлами CSV, Excel и т. Д. Должны использоваться для надлежащей обработки данных. Когда это не так, для оцифровки и использования ИИ на основе этих данных может потребоваться много времени, а иногда и непревзойденные вложения.
- Есть ли у фирмы необходимые ресурсы для реализации?
Фирма должна откровенно сказать, есть ли у нее люди и финансовые ресурсы, необходимые для принятия изменений. Где мы собираемся найти квалифицированных специалистов для использования ИИ? Какой бюджет у фирмы на покупку модели ML? Технический персонал, который понимает фирму и понимает разработчика или специалиста по данным, имеет решающее значение для плавного перехода и правильной интеграции моделей во внутренние системы.
Более того, эти команды должны интегрировать модели, которые будут развернуты, в планы организации.
С другой стороны, точность модели ИИ зависит от денег, оборудования и времени компании на ее создание. Он также решит, выберет ли фирма решение по требованию или ее команда воспользуется своей моделью.
- Каковы последствия неудач ИИ?
Модели искусственного интеллекта функционируют с помощью сложных алгоритмов, но всегда есть предел погрешности. Желает ли компания применить ИИ в процессе с высокой вариабельностью и низкой точностью, или нет? Какие опасности будут потеряны, а сколько вложений не получится? Фирма должна определить, будет ли точность таких моделей достаточно высокой, чтобы продолжить работу в зависимости от имеющихся систем и данных.
- Как ИИ будет интегрирован в более широкую стратегию компании?
Как ИИ будет интегрирован в процессы и людей? Конфликтуют ли поворотные моменты ИИ с функциями?
ИИ следует использовать не как отдельную технологию, а как интегрированное решение искусственного интеллекта, которое может вступить в синергию, чтобы максимизировать производительность и результаты со всеми секторами организации. Фирма должна задаться вопросом, может ли модель ИИ сотрудничать с другими сторонами для выявления каких-либо трудностей.
- Как это изменение повлияет на работников компании?
Насколько в настоящее время способность ИИ автоматизировать задачи рабочих повлияет на размер рабочей силы? Работники могут очень скептически относиться к изменениям, и компания должна разработать этические способы, чтобы не потерять их ценность и стремление. Эффективное изменение программ будет сосредоточено на специальном обучении и операциях с участием сотрудников и руководства компании.
- Какова прогнозируемая отдача от использования этой технологии?
Сколько времени потребуется фирме, чтобы окупить вложения? Насколько снизятся затраты фирмы при внедрении ИИ? Интеграция моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в компанию требует больших затрат и, следовательно, значительных инвестиций.
Следовательно, для определения окупаемости инвестиций технология искусственного интеллекта должна разработать значимый прогноз. Для реализации этой стратегии в действии необходимо разработать ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения доходности и оценки ценности модели для компании.
ИИ приносит прибыль компаниям, помогая им расширяться по всему миру
Связь между глобальной экспансией и искусственным интеллектом превратилась в нечто экстраординарное. ИИ поддерживает предприятия различными способами по мере их развития по всему миру:
- Цифровые платформы легко расширять: автоматизация цифровых платформ с помощью ИИ обеспечивает простой подход к расширению во всем мире. В США 97% небольших компаний, работающих на eBay с использованием искусственного интеллекта, экспортируют часть своих продуктов. Только 4% офлайн-компаний, которые не используют ИИ, поставляют свои продукты. В сравнении.
- Услуги правильного перевода: AI также предоставляет быстрые и точные услуги перевода, которые улучшают общение, сокращают недопонимание, а также повышают и повышают эффективность международного сотрудничества. Использование переводов ИИ в компаниях оказывает положительное влияние на коммерческие доходы, сравнимое с сокращением расстояния между странами более чем на 35%.
- Улучшение торговых переговоров: ИИ не только улучшает коммуникации, но и улучшает их результаты. Люди могут использовать услуги разработки AI SaaS для оценки экономических путей участников переговоров в различных сценариях. Это может помочь спрогнозировать последствия различных факторов торгового сценария и предвидеть торговую реакцию со стороны стран, не участвующих в переговорах. Например, Бразилия создала Инициативу «Интеллектуальные технологии плюс торговля», выделив ИИ в рамках торговых дискуссий.
- Управление цепочкой поставок: системы искусственного интеллекта также могут реагировать на цепочку поставок в режиме реального времени. Вы можете обнаружить закономерности и тенденции и спрогнозировать, где и когда возрастет спрос. Они также могут автоматически увеличивать производство, чтобы соответствовать этому спросу, или сокращать выпуск, чтобы адаптироваться к падающему спросу, сводя к минимуму отходы и излишки запасов. ИИ оказался полезным в расширении компаний, которым необходимо понимать, как предлагать оптимальное количество товаров на новом рынке.
- Автоматизированные регулярные действия: когда организации расширяются, они обычно предпочитают концентрировать свою энергию на деятельности высокого уровня. Он включает стратегию, а не низкоуровневую деятельность, такую как бюрократия. ИИ помогает автоматизировать рутинную бюрократическую деятельность. Поскольку у фирм есть дополнительный персонал в разных странах, они могут бороться за расчет заработной платы и льгот. ИИ может помочь в автоматизации этих процессов и избавить людей от проблем и стресса.
- Повышение эффективности и точности: ИИ может помочь упростить многие операции внутри фирмы за счет эффективности и точности. Предположим, сотрудник работает за заработную плату или зачисляет сотрудников в планы медицинского страхования. В этом случае они могут сделать пару ошибок, что может привести к задержкам, ошибочным платежам или потере покрытия. Вероятность ошибок значительно уменьшается с автоматизированной системой, которая никогда не утомляет и не отвлекает. И система искусственного интеллекта может завершить свои вычисления и ввод данных быстрее, чем сотрудники-люди.
Использование искусственного интеллекта ничем не ограничено. Чтобы проиллюстрировать это, подумайте, как можно преобразовать постепенную потерю делового опыта в каскад возможностей. Чтобы ожидать улучшения производительности в результате более глубокого понимания, предлагаемого решениями искусственного интеллекта , а также сокращения операционных расходов. Еще одно соображение заключается в том, что две организации могут толковать или применять правила по-разному. С другой стороны, доступны разные разновидности алгоритмов. Эти данные обрабатываются, и, возможно, разрабатываются результаты, удовлетворяющие стандартам, даже без ведома или ранее существовавшего мнения. Они действительно действуют так, как были изначально построены. Это помогает вам гарантировать, что ваша среда лишена какой-либо существенной субъективности, за счет использования искусственного интеллекта для автоматизации проверок соответствия, устраняя необходимость ручного вмешательства.
Хотите нанять преданного разработчика? Получите бесплатную оценку!
Несколько заключительных слов
По мере развития технологий во всем мире создаются новые стартапы, различные корпоративные приложения и услуги по разработке программного обеспечения для удовлетворения потребностей потребителей. В результате технологического развития некоторые профессии были упразднены, и системы искусственного интеллекта создадут совершенно новые профессии из-за этого развития. Искусственный интеллект в сочетании с Интернетом вещей может оказать значительное влияние на экономику. Каждая фирма неизбежно будет использовать искусственный интеллект для достижения своих коммерческих целей. Предположим, компания рассматривает возможность перехода к искусственному интеллекту. В этом случае он должен сначала оценить свои существующие сильные стороны, ограничения и долгосрочные цели. Позже, когда инструменты искусственного интеллекта (ИИ) наберут обороты во всей компании, вы увидите, что иерархии начинают сглаживаться и даже выравниваться. Это правда: будущее уже наступило, и повсеместное использование искусственного интеллекта - лишь вопрос времени. Да, вы довольно точны.
Третий момент, о котором следует упомянуть, заключается в том, что искусственный интеллект (ИИ) дает предприятиям возможность лучше предвидеть и понимать потребности своих потребителей. В результате это позволяет потребителям адаптировать и разрабатывать новые услуги и методы. Это верно во всех отраслях. Даже если никогда не поздно начать использовать искусственный интеллект, рекомендуется увидеть потенциал будущих сравнительных преимуществ, если это осуществимо.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) - это, по сути, воспроизведение человеческих знаний. Скорее всего, он будет механизирован для понимания и воспроизведения поведения людей. Искусственный интеллект описывается как подход, который может применяться практически к любой системе, которая содержит качества, идентичные тем, которые обнаруживаются в человеческом мозге, такие как мышление и межличностные способности.
Чтобы понять, как развитие искусственного интеллекта влияет на корпоративный сектор, необходимо сначала определить идею. Терминология «искусственный интеллект» подразумевает, что все типы технологических систем связаны с деятельностью человека. Среди прочего, он включает в себя обучение, мышление и межличностные отношения. «Искусственный интеллект» относится к конкретным приложениям так же, как Honda Accord 2013 года относится к «транспортному средству», что технически правильно, но не дает никаких подробностей. Тип услуг по разработке ИИ , популярных в корпоративном мире, будет определен путем проведения глубоких исследований.
Взгляд на машинное обучение
Машинное обучение в настоящее время является одним из наиболее распространенных видов искусственного интеллекта при расширении бизнеса. Машинное обучение сейчас в первую очередь используется для эффективного управления данными. Эти виды искусственного интеллекта - это технологии, которые, кажется, всегда «растут» со временем, повышая свою производительность, предоставляя больше информации и обработки для улучшения системы машинного обучения. Машинное обучение может преобразовывать огромные объемы данных в удобный для пользователей формат, постоянно собираемый взаимосвязанными устройствами и Интернетом вещей.
Например, система искусственного интеллекта, несомненно, подключит оборудование к сети, если человек управляет перерабатывающим заводом. Подключенные устройства доставляют согласованный поток данных в центральную точку, касающуюся производительности и производства компании, занимающейся разработкой мобильных приложений с ИИ. К сожалению, человек может когда-либо пройти через слишком много информации. Даже если бы они это сделали, большинство связей, несомненно, пропало бы. Машинное обучение может эффективно анализировать информацию, распознавать тенденции и отклонения. Предположим, что машина претерпевает глубокие преобразования на производственном предприятии. В этом случае он может быть записан с помощью методов машинного обучения и уведомить лицо, принимающее решение, что пора отправить прогнозирующую строительную бригаду.
Но машинное обучение кажется очень разнообразным. Развитие искусственных нейронных сетей и взаимосвязанных узлов искусственного интеллекта способствовало так называемому «глубокому обучению».
Взгляд на глубокое обучение
Глубокое обучение - это гораздо более аутентичная версия машинного обучения, основанная на нейронных сетях для комплексного интеллекта. Глубокое обучение необходимо для гораздо более сложных действий, таких как обнаружение мошенничества. Люди могут добиться этого, постоянно исследуя широкий спектр параметров. Например, для беспилотных автомобилей необходимо оценить, проанализировать и принять соответствующие меры. Методы глубокого обучения позволяют беспилотным автомобилям интегрировать информацию, собранную их детекторами. К ним относятся расстояние от других объектов, скорость, с которой они движутся, и прогнозы на 5-10 секунд. Вся эта информация анализируется бок о бок, чтобы помочь водителю определить, следует ли ему менять полосу движения.
Глубокое обучение довольно эффективно в бизнесе, и, возможно, в ближайшее время оно будет реализовано более последовательно. Старые алгоритмы обучения, как правило, срабатывают после сбора определенного количества данных. Напротив, модели глубокого обучения продолжают улучшать свою производительность по мере получения новой информации. Это делает модели более глубокого обучения гораздо более адаптируемыми, точными и даже более надежными, можно сказать.
Интеллектуальная функция нынешних дизайнов относительно ограничена и использует лишь ограниченный вид интеллекта. Например, человеческий разум изобрел способы мышления сверх меры и логические объяснения различных жизненных ситуаций. То, что в противном случае было бы системой AI, могло бы оцифровать легкую и сложную задачу, а не человеческий интеллект. Это приводит к двум модельным классам: структуралистам и функционалистам. Структурные модели стремятся имитировать основные виды интеллектуальной деятельности, такие как логика и рассуждения. Функциональная модель относится к информации, соотнесенной с ее определенной копией.
Основная задача искусственного интеллекта - разработка новых технологий, которые позволят компьютерам и другим машинам принимать разумные решения в своей повседневной работе.
Будущее уже наступило: влияние глобально
Вряд ли какой-либо существенный современный сектор ИИ остается незатронутым, и «узкий ИИ» может служить примером. Эти ИИ работают с искренним использованием алгоритмов, обученных на основе данных, и, как правило, подпадают под группы глубокого обучения или машинного обучения. В последние годы это особенно верно в связи с распространением связанных устройств и все более быстрой компьютерной обработкой, а также значительным увеличением сбора и анализа данных благодаря надежному соединению IoT.
Когда этого недостаточно, ожидается, что компания по разработке продуктов SaaS выведет цифровые технологии из двухмерной, заточенной на экран формы, которая использовалась людьми. Вместо этого основным пользовательским интерфейсом становится физическое окружение человека.
Некоторые области находятся в начале вашего приключения с ИИ, в то время как другие - опытные путешественники. Оба имеют большое значение. Тем не менее, влияние искусственного интеллекта на нашу жизнь сейчас сложно игнорировать:
- Транспорт : на их разработку может уйти десятилетие или больше, но в один прекрасный день беспилотные автомобили возят нас повсюду.
- Изготовление : роботы, управляемые искусственным интеллектом, взаимодействуют с людьми для выполнения ограниченного круга действий, включая установку и штабелирование. Прогнозная аналитика обеспечивает бесперебойную работу оборудования.
- Здравоохранение : болезни быстрее и точнее выявляются в относительно новой области здравоохранения; исследование лекарств ускоряется и упрощается; виртуальные медработники наблюдают за пациентами, а обширный анализ данных помогает обеспечить пациентам более индивидуальный подход.
- Образование : ИИ используется для сканирования учебников. Виртуальные наставники на раннем этапе помогают наставникам-людям, а анализ лиц измеряет эмоции ученика, чтобы помочь определить, кто борется или скучает. Они адаптируют опыт к своим конкретным требованиям.
- СМИ : журналистика также использует ИИ и продолжает получать от него прибыль. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы сделать подробную финансовую информацию доступной для понимания. Associated Press использует навыки естественного языка Automated Insights для создания 3700 отчетов в год - почти в четыре раза больше, чем в прошлом году.
- Служба поддержки клиентов : Google также разрабатывает помощника с искусственным интеллектом, который может звонить по-человечески, например, в парикмахерскую по соседству, чтобы записаться на прием. Помимо слов, технология распознает контекст и тонкость.
Искусственный интеллект постоянно развивается в самых разных областях. Машины связаны между собой с использованием междисциплинарного подхода, который включает математику, информатику, лингвистику, психологию и другие дисциплины. Однако улучшения (и многие другие, включая этот урожай новых) - это только начало. Требуется гораздо больше - гораздо больше, чем кто-либо, включая самые известные прогнозы, может также постичь.
Более крупные компании даже тратят почти 20 миллиардов долларов на продукты и услуги искусственного интеллекта в год. Технологические гиганты, такие как Google, Apple, Microsoft и Amazon, ежегодно тратят триллионы долларов на разработку продуктов и услуг искусственного интеллекта. (Один только Массачусетский технологический институт сокращает инвестиции на 1 миллиард долларов в новый колледж, посвященный исключительно компьютерной индустрии). Депозитарий Соединенных Штатов ежегодно инвестирует миллионы и миллионы долларов в создание товаров и услуг искусственного интеллекта (Депозитарий США предлагает инвестировать 1 млрд долларов в новый колледж, полностью ориентированный на сектор технологий (ИИ). Некоторые из этих мобильных приложений ИИ Компании-разработчики успешно продвигаются вперед; другие являются лишь гипотетическими и могут остаться таковыми в будущем. Все они кажутся разрушительными, к лучшему или к худшему, поэтому нет никаких свидетельств замедления подхода.
10 вопросов, которые нужно задать перед внедрением искусственного интеллекта в бизнесе
AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение) могут дать компаниям прорыв в их производственных процессах. В некоторых случаях конкурентное преимущество реализуется правильно и адекватно из-за страха остаться позади. Компании оказались под большим давлением из-за цифровой трансформации и ее различных достижений. Это привело к тому, что руководители стали более охотно использовать новые технологии в своих организациях.
Прочтите блог - Программное обеспечение как услуга (SaaS), способствующее росту компаний по управлению арендой
Однако, даже если основные препятствия преодолены, в большинстве ситуаций они продолжают существовать. У небольшого числа компаний есть только ключевые компоненты, которые позволяют ИИ создавать ценность в масштабе, - зная, где может жить искусственный интеллект, и иметь базовые и определенные процессы для получения услуг разработки SaaS. Искусственный интеллект должен служить отправной точкой для всех, кто хочет полностью погрузиться в эту трансформацию. Таким образом, перед внедрением стратегии искусственного интеллекта и машинного обучения компании должны задать себе следующие вопросы:
- Какую проблему с ИИ вы хотите решить?
Главное в этой ситуации - сначала определить проблему. Чего хочет фирма? Может ли ее решить модель машинного обучения? Известно ли точно, для каких людей будут использоваться системы искусственного интеллекта?
С одной стороны, становится важным выяснить, какие виды задач неэффективны или интенсивны с точки зрения человеческого капитала. И, с другой стороны, для определения того, как системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут решить эту проблему.
- Какова цель компании сделать ИИ шансом?
Как фирма планирует и реализует решение проблемы? На этом этапе крайне важно знать, как переработать описание проблемы в задаче автоматического обучения и как ее выполнить. Это устраняет любую медлительность или потерю ценности в процессе преобразования.
- Требуется ли организации постоянное или временное решение?
Услуги по разработке ИИ должны стать частью основной деятельности компании.
Это должно быть дополнено изменением отношения управленческой команды. Цифровая трансформация компании является основой подавляющего большинства историй успеха на всех уровнях.
Он будет выбран для покупки модели ИИ для определенной меры или повседневной деятельности фирмы, персонализированного продукта, стандартизированного решения или временной услуги.
- Есть ли у фирмы информация, необходимая для поддержки модели ИИ?
Качество модели ИИ напрямую зависит от качества и объема данных, которые может предложить фирма. Использование ИИ означает разработку точной и актуальной модели данных, чтобы системы ИИ научились работать независимо. Следовательно, важно иметь качественные исторические данные.
Есть ли у компании отличные и надежные источники данных, которые может использовать ИИ? Исчерпывающая структура целей и KPI (ключевых показателей эффективности), а также хорошая стратегия обработки данных необходимы для того, чтобы сделать ее максимально полезной для решения этих проблем.
- Эта информация оцифрована?
Хранятся ли у меня данные цифровой системы? Оцифрованные, централизованные, организованные и интегрированные с различными цифровыми инструментами (например, службы разработки специального программного обеспечения , ERP, SCADAS и т. Д.) Или базами данных, файлами CSV, Excel и т. Д. Должны использоваться для надлежащей обработки данных. Когда это не так, для оцифровки и использования ИИ на основе этих данных может потребоваться много времени, а иногда и непревзойденные вложения.
- Есть ли у фирмы необходимые ресурсы для реализации?
Фирма должна откровенно сказать, есть ли у нее люди и финансовые ресурсы, необходимые для принятия изменений. Где мы собираемся найти квалифицированных специалистов для использования ИИ? Какой бюджет у фирмы на покупку модели ML? Технический персонал, который понимает фирму и понимает разработчика или специалиста по данным, имеет решающее значение для плавного перехода и правильной интеграции моделей во внутренние системы.
Более того, эти команды должны интегрировать модели, которые будут развернуты, в планы организации.
С другой стороны, точность модели ИИ зависит от денег, оборудования и времени компании на ее создание. Он также решит, выберет ли фирма решение по требованию или ее команда воспользуется своей моделью.
- Каковы последствия неудач ИИ?
Модели искусственного интеллекта функционируют с помощью сложных алгоритмов, но всегда есть предел погрешности. Желает ли компания применить ИИ в процессе с высокой вариабельностью и низкой точностью, или нет? Какие опасности будут потеряны, а сколько вложений не получится? Фирма должна определить, будет ли точность таких моделей достаточно высокой, чтобы продолжить работу в зависимости от имеющихся систем и данных.
- Как ИИ будет интегрирован в более широкую стратегию компании?
Как ИИ будет интегрирован в процессы и людей? Конфликтуют ли поворотные моменты ИИ с функциями?
ИИ следует использовать не как отдельную технологию, а как интегрированное решение искусственного интеллекта, которое может вступить в синергию, чтобы максимизировать производительность и результаты со всеми секторами организации. Фирма должна задаться вопросом, может ли модель ИИ сотрудничать с другими сторонами для выявления каких-либо трудностей.
- Как это изменение повлияет на работников компании?
Насколько в настоящее время способность ИИ автоматизировать задачи рабочих повлияет на размер рабочей силы? Работники могут очень скептически относиться к изменениям, и компания должна разработать этические способы, чтобы не потерять их ценность и стремление. Эффективное изменение программ будет сосредоточено на специальном обучении и операциях с участием сотрудников и руководства компании.
- Какова прогнозируемая отдача от использования этой технологии?
Сколько времени потребуется фирме, чтобы окупить вложения? Насколько снизятся затраты фирмы при внедрении ИИ? Интеграция моделей искусственного интеллекта и машинного обучения в компанию требует больших затрат и, следовательно, значительных инвестиций.
Следовательно, для определения окупаемости инвестиций технология искусственного интеллекта должна разработать значимый прогноз. Для реализации этой стратегии в действии необходимо разработать ключевые показатели эффективности (KPI) для измерения доходности и оценки ценности модели для компании.
ИИ приносит прибыль компаниям, помогая им расширяться по всему миру
Связь между глобальной экспансией и искусственным интеллектом превратилась в нечто экстраординарное. ИИ поддерживает предприятия различными способами по мере их развития по всему миру:
- Цифровые платформы легко расширять: автоматизация цифровых платформ с помощью ИИ обеспечивает простой подход к расширению во всем мире. В США 97% небольших компаний, работающих на eBay с использованием искусственного интеллекта, экспортируют часть своих продуктов. Только 4% офлайн-компаний, которые не используют ИИ, поставляют свои продукты. В сравнении.
- Услуги правильного перевода: AI также предоставляет быстрые и точные услуги перевода, которые улучшают общение, сокращают недопонимание, а также повышают и повышают эффективность международного сотрудничества. Использование переводов ИИ в компаниях оказывает положительное влияние на коммерческие доходы, сравнимое с сокращением расстояния между странами более чем на 35%.
- Улучшение торговых переговоров: ИИ не только улучшает коммуникации, но и улучшает их результаты. Люди могут использовать услуги разработки AI SaaS для оценки экономических путей участников переговоров в различных сценариях. Это может помочь спрогнозировать последствия различных факторов торгового сценария и предвидеть торговую реакцию со стороны стран, не участвующих в переговорах. Например, Бразилия создала Инициативу «Интеллектуальные технологии плюс торговля», выделив ИИ в рамках торговых дискуссий.
- Управление цепочкой поставок: системы искусственного интеллекта также могут реагировать на цепочку поставок в режиме реального времени. Вы можете обнаружить закономерности и тенденции и спрогнозировать, где и когда возрастет спрос. Они также могут автоматически увеличивать производство, чтобы соответствовать этому спросу, или сокращать выпуск, чтобы адаптироваться к падающему спросу, сводя к минимуму отходы и излишки запасов. ИИ оказался полезным в расширении компаний, которым необходимо понимать, как предлагать оптимальное количество товаров на новом рынке.
- Автоматизированные регулярные действия: когда организации расширяются, они обычно предпочитают концентрировать свою энергию на деятельности высокого уровня. Он включает стратегию, а не низкоуровневую деятельность, такую как бюрократия. ИИ помогает автоматизировать рутинную бюрократическую деятельность. Поскольку у фирм есть дополнительный персонал в разных странах, они могут бороться за расчет заработной платы и льгот. ИИ может помочь в автоматизации этих процессов и избавить людей от проблем и стресса.
- Повышение эффективности и точности: ИИ может помочь упростить многие операции внутри фирмы за счет эффективности и точности. Предположим, сотрудник работает за заработную плату или зачисляет сотрудников в планы медицинского страхования. В этом случае они могут сделать пару ошибок, что может привести к задержкам, ошибочным платежам или потере покрытия. Вероятность ошибок значительно уменьшается с автоматизированной системой, которая никогда не утомляет и не отвлекает. И система искусственного интеллекта может завершить свои вычисления и ввод данных быстрее, чем сотрудники-люди.
Использование искусственного интеллекта ничем не ограничено. Чтобы проиллюстрировать это, подумайте, как можно преобразовать постепенную потерю делового опыта в каскад возможностей. Чтобы ожидать улучшения производительности в результате более глубокого понимания, предлагаемого решениями искусственного интеллекта , а также сокращения операционных расходов. Еще одно соображение заключается в том, что две организации могут толковать или применять правила по-разному. С другой стороны, доступны разные разновидности алгоритмов. Эти данные обрабатываются, и, возможно, разрабатываются результаты, удовлетворяющие стандартам, даже без ведома или ранее существовавшего мнения. Они действительно действуют так, как были изначально построены. Это помогает вам гарантировать, что ваша среда лишена какой-либо существенной субъективности, за счет использования искусственного интеллекта для автоматизации проверок соответствия, устраняя необходимость ручного вмешательства.
Хотите нанять преданного разработчика? Получите бесплатную оценку!
Несколько заключительных слов
По мере развития технологий во всем мире создаются новые стартапы, различные корпоративные приложения и услуги по разработке программного обеспечения для удовлетворения потребностей потребителей. В результате технологического развития некоторые профессии были упразднены, и системы искусственного интеллекта создадут совершенно новые профессии из-за этого развития. Искусственный интеллект в сочетании с Интернетом вещей может оказать значительное влияние на экономику. Каждая фирма неизбежно будет использовать искусственный интеллект для достижения своих коммерческих целей. Предположим, компания рассматривает возможность перехода к искусственному интеллекту. В этом случае он должен сначала оценить свои существующие сильные стороны, ограничения и долгосрочные цели. Позже, когда инструменты искусственного интеллекта (ИИ) наберут обороты во всей компании, вы увидите, что иерархии начинают сглаживаться и даже выравниваться. Это правда: будущее уже наступило, и повсеместное использование искусственного интеллекта - лишь вопрос времени. Да, вы довольно точны.
Третий момент, о котором следует упомянуть, заключается в том, что искусственный интеллект (ИИ) дает предприятиям возможность лучше предвидеть и понимать потребности своих потребителей. В результате это позволяет потребителям адаптировать и разрабатывать новые услуги и методы. Это верно во всех отраслях. Даже если никогда не поздно начать использовать искусственный интеллект, рекомендуется увидеть потенциал будущих сравнительных преимуществ, если это осуществимо.
